Machine Learning vs Künstliche Intelligenz: Schlüsselunterschiede

Es ist sehr häufig, dass die Begriffe “Machine Learning” und “Künstliche Intelligenz” im falschen Kontext verwendet werden. Es ist ein leichter Fehler, da es sich um zwei separate, aber ähnliche Konzepte handelt, die eng miteinander verbunden sind. Mit diesem Hinweis ist es wichtig zu beachten, dass Machine Learning, oder ML, ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz, oder AI, ist. 

Um diese beiden Konzepte besser zu verstehen, definieren wir jedes von ihnen: 

• Künstliche Intelligenz (AI): AI ist jede Software oder Prozesse, die darauf ausgelegt sind, menschliches Denken und Informationsverarbeitung zu imitieren. AI umfasst eine breite Palette von Technologien und Bereichen wie Computer-Vision, Natural Language Processing (NLP), autonome Fahrzeuge, Robotik und schließlich Machine Learning. AI ermöglicht es Geräten, Informationen zu erlernen und zu identifizieren, um Probleme zu lösen und Erkenntnisse zu gewinnen. 
• Machine Learning (ML): Machine Learning ist ein Teilbereich von AI und es ist eine Technik, die darin besteht, Geräte zu lehren, Informationen aus einer Datenmenge zu erlernen, ohne menschliche Einmischung. Machine-Learning-Algorithmen können aus Daten lernen und die Genauigkeit und Effizienz des gesamten Machine-Learning-Modells über die Zeit verbessern. Eine andere Möglichkeit, es zu betrachten, ist, dass Machine Learning der Prozess ist, den AI durchläuft, wenn AI-Funktionen ausgeführt werden. 

Schüsselaspekte der Künstlichen Intelligenz

Viele Definitionen von Künstlicher Intelligenz sind im Laufe der Jahre aufgetaucht, was einer der Gründe ist, warum es sich manchmal kompliziert oder verwirrend anhören kann. Aber in seiner einfachsten Form ist AI ein Bereich, der Informatik und robuste Datensätze kombiniert, um effektives Problemlösen zu erreichen. 

Der heutige Bereich der Künstlichen Intelligenz umfasst Teilbereiche wie Machine Learning und Deep Learning, die AI-Algorithmen beinhalten, die auf der Grundlage von Eingabedaten Vorhersagen oder Klassifizierungen treffen. 

AI wird manchmal in verschiedene Arten unterteilt, wie schwache AI oder starke AI. Schwache AI, auch als schmale AI oder Künstliche Schmale Intelligenz (ANI) bezeichnet, ist AI, die darauf trainiert wurde, spezifische Aufgaben auszuführen. Es ist die offensichtlichste Form von AI in unserem täglichen Leben, die Anwendungen wie Apples Siri und autonome Fahrzeuge ermöglicht. 

Starke AI besteht aus Künstlicher Allgemeiner Intelligenz (AGI) und Künstlicher Superintelligenz (ASI). AGI ist derzeit nur theoretisch und bezieht sich auf eine Maschine, die über eine Intelligenz verfügt, die der des Menschen entspricht. AGI wäre selbstbewusst und in der Lage, komplexe Probleme zu lösen, zu lernen und für die Zukunft zu planen. Wenn man es noch weiter treibt, würde ASI die menschliche Intelligenz und Fähigkeit übertreffen. 

Eine der Möglichkeiten, AI zu verstehen, besteht darin, sich einige seiner verschiedenen Anwendungen anzusehen, die Folgendes umfassen: 

• Spracherkennung: AI ist der Schlüssel zu vielen Spracherkennungstechnologien. Auch als Computer-Spracherkennung oder Sprache-zu-Text bezeichnet, verlässt sie sich auf NLP, um menschliche Sprache in geschriebene Form zu übersetzen. 
• Computer-Vision: AI ermöglicht es Computern, Informationen aus digitalen Bildern, Videos und anderen visuellen Eingaben zu extrahieren. Computer-Vision wird für Fototagging, Gesundheitsbildgebung, autonome Autos und vieles mehr verwendet. 
• Kundenservice: AI treibt Chatbots in der Kundenservicebranche an, was die Beziehung zwischen Unternehmen und ihren Kunden verändert. 
• Betrugsbekämpfung: Finanzinstitute verwenden AI, um verdächtige Transaktionen zu erkennen. 

Schüsselaspekte des Machine Learning 

Machine-Learning-Algorithmen verlassen sich auf strukturierte Daten, um Vorhersagen zu treffen. Strukturierte Daten sind Daten, die beschriftet, organisiert und mit bestimmten Funktionen definiert sind. Machine Learning benötigt in der Regel, dass diese Daten vorverarbeitet und organisiert werden, oder es würde von Deep-Learning-Algorithmen übernommen, was wiederum ein Teilbereich von AI ist. 

Wenn wir uns den größeren Konzept des Machine Learning ansehen, wird es schnell offensichtlich, dass es ein sehr wertvolles Werkzeug für Unternehmen aller Größen ist. Dies liegt zum großen Teil an der riesigen Menge an Daten, die Organisationen zur Verfügung steht. Machine-Learning-Modelle verarbeiten die Daten und identifizieren Muster, die die Geschäftsentscheidungen auf allen Ebenen verbessern, und diese Modelle aktualisieren sich selbst und verbessern ihre analytische Genauigkeit jedes Mal. 

Machine Learning besteht aus einigen verschiedenen Techniken, von denen jede auf andere Weise funktioniert: 

• Überwachtes Lernen: Beschriftete Daten “überwachen” die Algorithmen und trainieren sie, Daten zu klassifizieren und Ergebnisse vorherzusagen. 
• Unüberwachtes Lernen: Eine Machine-Learning-Technik, die unbeschriftete Daten verwendet. Unüberwachte Lernmodelle können Daten analysieren und Muster ohne menschliche Einmischung entdecken. 
• Verstärkendes Lernen: Diese Technik trainiert Modelle, eine Reihe von Entscheidungen zu treffen, und basiert auf einem Belohnungs-/Bestrafungssystem. 

Unterschied in AI/ML-Fähigkeiten

Jetzt, da wir die beiden Konzepte von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning getrennt haben, haben Sie wahrscheinlich vermutet, dass jedes eine andere Reihe von Fähigkeiten erfordert. Für Personen, die sich mit AI oder ML beschäftigen möchten, ist es wichtig, zu erkennen, was für jedes erforderlich ist. 

Wenn es um AI geht, tendiert die Fähigkeitsreihe eher zu theoretischen als technischen Aspekten, während Machine Learning hochtechnische Fachkenntnisse erfordert. Mit diesem Hinweis gibt es jedoch einige Überschneidungen zwischen den beiden. 

Lassen Sie uns zunächst die wichtigsten Fähigkeiten für Künstliche Intelligenz betrachten: 

• Datenwissenschaft: Ein multidisziplinäres Feld, das sich auf die Verwendung von Daten konzentriert, um Erkenntnisse zu gewinnen, sind Datenwissenschaftsfähigkeiten für AI von entscheidender Bedeutung. Sie können alles umfassen, von Programmierung bis hin zu Mathematik, und helfen Datenwissenschaftlern, Techniken wie statistische Modellierung und Datenvisualisierung zu verwenden. 
• Robotik: AI gibt Robotern Computer-Vision, um ihnen zu helfen, ihre Umgebung zu navigieren und zu erkennen. 
• Ethik: Jeder, der mit AI zu tun hat, muss gut mit allen ethischen Auswirkungen dieser Technologie vertraut sein. Ethik sind eines der Hauptanliegen bei der Bereitstellung von AI-Systemen. 
• Bereichswissen: Indem Sie Bereichswissen haben, verstehen Sie die Branche besser. Es hilft Ihnen auch, innovative Technologien zu entwickeln, um spezifische Herausforderungen und Risiken anzugehen und Ihr Unternehmen besser zu unterstützen. 
• Machine Learning: Um AI wirklich zu verstehen und es auf die beste Weise anzuwenden, sollten Sie ein solides Verständnis von Machine Learning haben. Obwohl Sie nicht jeden einzelnen technischen Aspekt der Machine-Learning-Entwicklung kennen müssen, sollten Sie die grundlegenden Aspekte davon kennen. 

Wenn wir uns Machine Learning ansehen, werden die Fähigkeiten viel technischer. Mit diesem Hinweis wäre es jedoch für jeden, der sich mit AI oder ML beschäftigen möchte, von Vorteil, so viele dieser Fähigkeiten wie möglich zu kennen:

• Programmierung: Jeder Machine-Learning-Experte muss in Programmiersprachen wie Java, R, Python, C++ und Javascript ausgebildet sein. 
• Mathematik: ML-Experten arbeiten umfassend mit Algorithmen und angewandter Mathematik, was der Grund dafür ist, dass sie starke analytische und Problemlösungsfähigkeiten sowie mathematisches Wissen benötigen. 
• Neuronale Netzwerkarchitektur: Neuronale Netze sind fundamental für Deep Learning, was ein Teilbereich von Machine Learning ist. ML-Experten haben ein tiefes Verständnis dieser neuronalen Netze und wissen, wie sie in verschiedenen Branchen eingesetzt werden können. 
• Big Data: Ein wichtiger Teil von Machine Learning ist Big Data, bei dem diese Modelle massive Datensätze analysieren, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Big Data bezieht sich auf die Extraktion, Verwaltung und Analyse großer Mengen an Daten auf effiziente Weise. 
• Verteilte Rechnung: Ein Zweig der Informatik, verteilte Rechnung ist ein weiterer wichtiger Teil von Machine Learning. Es bezieht sich auf verteilte Systeme, deren Komponenten auf verschiedenen vernetzten Computern liegen, die ihre Aktionen durch den Austausch von Kommunikationen koordinieren. 

Das sind nur einige der AI- und ML-Fähigkeiten, die von jedem erworben werden sollten, der sich mit diesen Bereichen beschäftigen möchte. Mit diesem Hinweis würde sich jeder Geschäftsführer sehr von dem Vorteil profitieren, diese Fähigkeiten zu erlernen, da es ihm helfen würde, seine AI-Projekte besser zu verstehen. Und einer der wichtigsten Schlüssel zum Erfolg für jedes AI-Projekt ist ein kompetentes Team von Führungskräften, das versteht, was vor sich geht.

Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie Sie einige dieser AI- oder ML-Fähigkeiten erwerben können, sehen Sie sich unsere Liste der besten Datenwissenschafts- und Machine-Learning-Zertifizierungen an.